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RAG augmenté par recherche

Le RAG augmenté par recherche est un modèle de génération augmentée par récupération où les résultats d'une API de recherche en direct remplacent une base de données vectorielle pour l'étape de récupération, fournissant des données web en temps réel sans nécessiter de pipeline d'embedding.

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Définition

Le RAG augmenté par recherche est un modèle de génération augmentée par récupération où les résultats d'une API de recherche en direct remplacent une base de données vectorielle pour l'étape de récupération, fournissant des données web en temps réel sans nécessiter de pipeline d'embedding.

En profondeur

Le RAG traditionnel nécessite : une base de données vectorielle (Pinecone à partir de 70 $/mois, Weaviate à partir de 25 $/mois, ou auto-hébergée), un modèle d'embedding (OpenAI ada-002 à 0,0001 $/1k tokens ou auto-hébergé), et un pipeline de découpage/ingestion. Le RAG augmenté par recherche élimine ces trois éléments. Le compromis réside dans le coût par requête au moment de la récupération et la dépendance aux données web publiques. Pour les bases de connaissances couvrant des informations accessibles au public — documentation produit, veille concurrentielle, actualités, prix — le RAG augmenté par recherche surpasse le RAG vectoriel en termes de fraîcheur. Un stockage vectoriel indexé la semaine dernière n'aura pas les changements de prix effectués hier ; un appel API de recherche les aura. Pour les documents internes propriétaires, le RAG vectoriel reste nécessaire. Comparaison de latence : la récupération vectorielle depuis une base de données gérée est de 50 à 200 ms. Un appel API de recherche est de 400 à 1200 ms. Pour les applications interactives, cette différence est significative ; pour les pipelines par lots, elle ne l'est pas. Avec les crédits Scavio à 0,005 $, le RAG augmenté par recherche coûte 5 $ pour 1 000 opérations de récupération — moins que la plupart des plans de base de données vectorielles gérées pour le même volume de requêtes. Le seuil de rentabilité par rapport à une base vectorielle à 70 $/mois est d'environ 14 000 requêtes/mois, au-dessus duquel le RAG vectoriel devient moins cher.

Exemple d'utilisation

Exemple concret

Un outil de veille concurrentielle B2B a remplacé son stockage vectoriel Pinecone (récupération à 68 ms, 70 $/mois) par l'API de recherche Scavio (récupération à 820 ms, 0,005 $/requête). Pour 2 000 requêtes par mois, le coût est passé de 70 $ à 10 $, avec des résultats plus frais sur les prix des concurrents.

Plateformes

RAG augmenté par recherche est pertinent sur les plateformes suivantes, toutes accessibles via l'API unifiée de Scavio :

  • google

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Questions fréquentes

Le RAG augmenté par recherche est un modèle de génération augmentée par récupération où les résultats d'une API de recherche en direct remplacent une base de données vectorielle pour l'étape de récupération, fournissant des données web en temps réel sans nécessiter de pipeline d'embedding.

Un outil de veille concurrentielle B2B a remplacé son stockage vectoriel Pinecone (récupération à 68 ms, 70 $/mois) par l'API de recherche Scavio (récupération à 820 ms, 0,005 $/requête). Pour 2 000 requêtes par mois, le coût est passé de 70 $ à 10 $, avec des résultats plus frais sur les prix des concurrents.

RAG augmenté par recherche est pertinent pour google. Scavio fournit une API unifiée pour accéder aux données de toutes ces plateformes.

Le RAG traditionnel nécessite : une base de données vectorielle (Pinecone à partir de 70 $/mois, Weaviate à partir de 25 $/mois, ou auto-hébergée), un modèle d'embedding (OpenAI ada-002 à 0,0001 $/1k tokens ou auto-hébergé), et un pipeline de découpage/ingestion. Le RAG augmenté par recherche élimine ces trois éléments. Le compromis réside dans le coût par requête au moment de la récupération et la dépendance aux données web publiques. Pour les bases de connaissances couvrant des informations accessibles au public — documentation produit, veille concurrentielle, actualités, prix — le RAG augmenté par recherche surpasse le RAG vectoriel en termes de fraîcheur. Un stockage vectoriel indexé la semaine dernière n'aura pas les changements de prix effectués hier ; un appel API de recherche les aura. Pour les documents internes propriétaires, le RAG vectoriel reste nécessaire. Comparaison de latence : la récupération vectorielle depuis une base de données gérée est de 50 à 200 ms. Un appel API de recherche est de 400 à 1200 ms. Pour les applications interactives, cette différence est significative ; pour les pipelines par lots, elle ne l'est pas. Avec les crédits Scavio à 0,005 $, le RAG augmenté par recherche coûte 5 $ pour 1 000 opérations de récupération — moins que la plupart des plans de base de données vectorielles gérées pour le même volume de requêtes. Le seuil de rentabilité par rapport à une base vectorielle à 70 $/mois est d'environ 14 000 requêtes/mois, au-dessus duquel le RAG vectoriel devient moins cher.

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